文献类型：期刊文章

作　　者：汪学清[1] 刘爽[2] 李秋燕[3] 马凯彬[1]

WANG Xue-qing;LIU Shuang;LI Qiu-yan;MA Kai-bin(School of Mechanics&Civil Engineering,China University of Mining&Technology(Beijing),Beijing 100083,China;School of Architecture and Civil Engineering,Qiqihar University,Qiqihar 161006,Heilongjiang,China;School of Building Engineering and Intelligent Construction,Henan Open University,Zhengzhou 450000,Henan,China)

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京100083 [2]齐齐哈尔大学建筑与土木工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006 [3]河南开放大学建筑工程与智能建造学院,河南郑州450000

出　　处：《矿冶工程》

基　　金：国家重点实验室开放基金(2021⁃HYSDDYB⁃001)。

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：6

起止页码：126-128

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对隧道施工期间围岩分级因样本数较少存在分类结果可靠性较低的问题,建立基于K折交叉验证的支持向量机判别模型。依据TSP303系统确定判别指标并建立判别指标体系;根据围岩勘测情况,将围岩分为4个等级,并作为输出变量;选取40组样本数据训练模型、10组样本数据测试模型,结果表明,10组样本中仅1组样品判别错误,准确率达到90%。研究成果为隧道围岩的分级判别提供了新方法。

关 键 词：隧道围岩 围岩分级 分级判别  K折交叉验证  支持向量机

分 类 号：U456]